Clasificación de condensadores

Clasificar y ordenar de forma precisa los condensadores electrónicos dentro de una sola imagen usando el aprendizaje profundo

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Clasificar los componentes electrónicos puede ser particularmente difícil cuando las piezas se dividen en varias clases, cada una con cierta variación visual. Los condensadores varían por tipo (cerámicos y eléctricos) y también por tamaño y color, según el fabricante y las especificaciones. Incluso dentro del mismo tipo, puede haber variaciones confusas en el patrón. Su forma cilíndrica e iluminación pueden agregar incluso más complejidad. VisionPro Deep Learning ofrece una alternativa basada en el aprendizaje profundo para automatizar múltiples clasificaciones dentro de una sola imagen.

Al utilizar la herramienta de detección de defectos, el ingeniero entrena el software en modo supervisado en función de un conjunto de imágenes con anotaciones en las que tanto los condensadores dorados como los eléctricos se clasifican como piezas “buenas”. Durante el tiempo de ejecución, el modelo extrae y segmenta todos los condensadores eléctricos y dorados como un solo tipo. En la segunda parte de la inspección, la herramienta de clasificación aprende los atributos de cada condensador, al mismo tiempo que tolera grandes variaciones dentro del mismo tipo. De esta forma, puede distinguir los diferentes condensadores eléctricos según el color y la marca, aunque su apariencia sea similar. En función del modelo desarrollado durante el entrenamiento, Cognex Deep Learning clasifica y ordena de forma precisa los condensadores dentro de una sola imagen durante el tiempo de ejecución.

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